Η επιλογή του τύπου στιγμιότυπου επηρεάζει σημαντικά το κόστος λειτουργίας DeepSeeek-R1 σε πλατφόρμες σύννεφων όπως το AWS. Ακολουθεί μια λεπτομερής κατανομή του τρόπου με τον οποίο οι διαφορετικοί τύποι και οι διαμορφώσεις επηρεάζουν το κόστος:
1. Τύποι στιγμιότυπων και τιμολόγηση:
- AWS: Το κόστος εκτέλεσης DeepSeeek-R1 σε AWS εξαρτάται από τον τύπο στιγμιότυπου που επιλέγεται. Για παράδειγμα, η χρήση μιας παρουσίας ML.G5.2Xlarge παρέχει μια καλή ισορροπία απόδοσης και κόστους για εργασίες μεγάλης κλίμακας συμπερασμάτων [4]. Ωστόσο, για πιο εντατικούς υπολογισμούς, μπορούν να χρησιμοποιηθούν μεγαλύτερες περιπτώσεις όπως το C8G.16Xlarge στο AWS Graviton4, το οποίο κοστίζει περίπου 1.863 δολάρια το μήνα με τιμολόγηση κατά παραγγελία [6]. Αυτό μπορεί να μειωθεί με σχέδια εξοικονόμησης EC2 ή στιγμιότυπα, προσφέροντας σημαντικές εκπτώσεις για εργασίες συμπερασμάτων παρτίδας.
2. Απόδοση και βελτιστοποίηση κόστους:
-Παρτίδα έναντι συμπερασμάτων σε πραγματικό χρόνο: Για συμπεράσματα μεγάλης κλίμακας, η χρήση μεγαλύτερων μεγεθών παρτίδων μπορεί να βελτιστοποιήσει τόσο το κόστος όσο και την απόδοση. Ο μετασχηματισμός παρτίδας για συμπεράσματα εκτός σύνδεσης μειώνει περαιτέρω το κόστος με την επεξεργασία δεδομένων χύδην και όχι σε πραγματικό χρόνο [4].
- Σκοπικές περιπτώσεις: Η χρήση σημείων σημείων μπορεί να προσφέρει έως και 90% έκπτωση σε σύγκριση με την τιμολόγηση κατά παραγγελία, καθιστώντας τους ιδανικούς για επεξεργασία παρτίδων όπου οι διακοπές είναι διαχειρίσιμες [6].
3. Εμφανίσεις υλικού:
- GPU εναντίον CPU: Ενώ οι GPU όπως το Nvidia H100 είναι ισχυροί, είναι ακριβές. Η χρήση CPU με άφθονο μνήμη RAM, ειδικά για μοντέλα όπως το Deepseek-R1 που χρησιμοποιούν το μείγμα εμπειρογνωμόνων (MOE) αρχιτεκτονική, μπορεί να είναι πιο οικονομικά αποδοτική [8].
-Εναλλακτικοί πάροχοι: Λαμβάνοντας υπόψη τους κόμβους AMD MI300 στους παρόχους Azure ή Tier 2 Cloud ενδέχεται να προσφέρουν καλύτερους λόγους απόδοσης κόστους σε σύγκριση με τις διαμορφώσεις GPU υψηλής τεχνολογίας [8].
4. Στρατηγικές μείωσης κόστους:
-Δεσμευμένες περιπτώσεις: Η δέσμευση σε επιφυλάξεις μπορεί να παρέχει σημαντικές εκπτώσεις σε σχέση με την τιμολόγηση κατά παραγγελία για μακροπρόθεσμη χρήση.
- Αυτόματη κλιμάκωση: Η ανάμειξη στιγμιότυπων spot με περιπτώσεις κατά παραγγελία μέσω της αυτόματης κλιμάκωσης μπορεί να εξισορροπήσει τη διαθεσιμότητα και το κόστος.
-Βελτιστοποιημένα μοντέλα τιμολόγησης: Ορισμένοι πάροχοι προσφέρουν τιμολόγηση ανά τριαντάφυλλο, η οποία μπορεί να είναι πιο οικονομικά αποδοτική για τις διαλείπουσες ανάγκες ΑΙ σε σύγκριση με την πληρωμή για υπολογιστικούς πόρους [1].
Συνοπτικά, η επιλογή του τύπου στιγμιότυπου επηρεάζει το κόστος επηρεάζοντας την ισορροπία μεταξύ της απόδοσης και της κατανάλωσης πόρων. Η βελτιστοποίηση της επιλογής των στιγμιότυπων βασισμένη σε συγκεκριμένες απαιτήσεις φόρτου εργασίας, η αξιοποίηση των στρατηγικών εξοικονόμησης κόστους, όπως οι στιγμιότυπα και η εξέταση των εναλλακτικών επιλογών υλικού, μπορεί να μειώσει σημαντικά το συνολικό κόστος λειτουργίας Deepseek-R1.
Αναφορές:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-vailable-on-platforms.aspx?admgarea=news
[2] https://www.linkedin.com/posts/zhu-liang_deepseek-r1-is-better-and-cheaper-wrong-activity-7288814972271280128-vuyu
[3] https://forum.effectivealtruism.org/posts/d3ifbmyu5gte8xriz/is-deepseek-r1-already-better-than-o3-when-inference-costs
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[5] https://repost.aws/questions/qu-hcixrtfsasokh8gl-koga/pricing-model-of-deepseek-r1-distilled-lama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import-import
[6] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deploying-deepseek-r1-distill-llama-70b-for-batch-inference-on-aws-gravit4?lang=en
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1ibm5u3/how_can_we_be_so_sure_the_training_of_deepseek_r1/
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1icukfm/running_deepseek_r1_on_aws_cost_hardware/